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伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
TOEIC L&R IP 考试（在线）_人工智能考试指南
*同名部分的问题格式相同。 *如果您在第一单元有额外时间并进入第二单元，则第一单元的额外时间将不会延续到第二单元。 * 在阅读部分，您将能够在每个单元规定的时间内复习和修改您已经回答过的任何问题。 然而，一旦您进入 UNIT TWO，您就不能返回 UNIT ONE。
附件 B. 加强公共生活中的代表性、参与度和开放度的行动计划 1
• 继续通过整个政府的视角支持成员国实施经合组织的性别建议，特别是关于公共生活中的性别平等的建议，方式是加强现有的工作领域，包括比较分析和有针对性的国别工作；同时也要加强政府能力建设，以收集和使用按性别和其他特征分列的数据和证据，进行性别分析，建立健全的追索和衡量机制；
教育领域对人工智能的接受度
摘要：ChatGPT 等人工智能文本生成器在教育领域的传播在短时间内达到了巨大的规模，这引发了教师和实习教师对人工智能接受度的各种问题。本研究考察了教师和实习教师对人工智能的接受度。特别是，它考虑了规划教学和教师培训的关键方面。结果表明，尽管人们对人工智能应用持积极态度，但人们对数据伦理和法律标准仍存在担忧。使用人工智能的意愿和对人工智能的信任之间存在显著的相关性。研究结果应该有助于更全面地了解教育领域对人工智能的接受度，并帮助教师相应地规划培训和继续教育。
从...的角度评价心理效度
摘要：驾驶模拟器的有效性是支持和促进旨在更好地理解驾驶行为的工作的一个基本问题。虽然有效性的主观和行为维度已被定期研究，但它们面临一定的局限性。另一方面，很少有研究关注模拟器的心理有效性。该维度比较真实驾驶和虚拟驾驶之间行为背后机制的参与情况。此外，很少有研究比较不同维度的有效性，尽管这可能有助于虚拟环境计量学的发展。本论文工作正是定位在这个层面上，将经典的行为有效性测量（速度、横向控制）与从精神负荷角度考察的心理有效性测量进行了比较，以眨眼为指标。主要目标是在观察到的行为无法区分的情况下，确定在道路上驾驶和在模拟器上驾驶之间的精神负荷水平是否存在差异。为了回答这个问题，本论文工作围绕在驾驶模拟器上进行的三个实验和在真实道路上的研究进行了组织。
空中交通管制参与度下降
摘要：安全研究已发现注意力是空中交通管制中事件和事故的反复原因。然而，人们对导致空中交通管制绩效下降的确切注意力状态知之甚少。因此，我们调查了 150 名法国航路空中交通管制员，了解文献中七种注意力下降状态的原因及其对感知合作、安全和绩效的影响：与任务相关和与任务无关的走神、精神超负荷、注意力不集中和失明、注意力熵和固执。我们的研究结果表明，与任务相关和与任务无关的走神最为普遍，但对感知安全的影响最小。相反，注意力不集中和注意力熵报告较少，但被认为是一个重大的安全隐患，而注意力不集中会影响合作。大多数状态在工作量水平上的经历与文献一致。然而，没有发现其他因素（例如轮班工作）是导致这些状态的原因。总体而言，这些发现表明“注意力”对于 ATC 来说不是一个足够具体的主题，因为注意力问题可能发生在各种情况下并产生不同的影响。就安全而言，注意力盲视应该是进一步研究的主要目标。神经人体工程学尤其有助于制定动态对策来减轻其影响。
圆度 - 工程计量工具箱
目前有两种方法可以消除主轴误差，但需要进行多次跟踪。 Donaldson (4 J) 给出了一种需要两条轨迹的方法，用于转盘式仪器。在轨迹之间，工件和触针位置旋转 1800，而轴和外壳位置保持不变。如果两个图形都记录在同一张图表上，则通过在两者中间绘制第三张图形来获得真实的工件轮廓。虽然非常适合转盘式仪器，但这种方法不易适应主轴式仪器。
